Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Prediksi Mahasiswa Berpotensi Berhenti Kuliah Secara Sepihak Menggunakan Data Mining Algoritma C4.5
Bernadus Gunawan Sudarsono 1* , Alexius Ulan Bani 2 1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bung Karno Jakarta
2 Program Studi Komputer, Universitas Bung Karno Jakarta gunawanbernadus@ubk.ac.id 1*

## Abstract
Students are a call to a student who has sat in college, there are many  reasons why students decide to stop taking one-sidedly lectures which result in many losses that will be experienced by  the  campus,  starting  from  reduced  campus  quantisas  and  campus  quality,  adding  to  the accumulation  of  unclear  student  data  and  will  cause  and  slow  down  the  campus  reporting performance,  so  it  is  necessary  to  predict  students  who  have  the  potential  to  stop  studying unilaterally by looking at several criteria and digging up information on potential student data by  applying  data  mining  science  and  approaching  one  of  the  classification  approach algorithms, namely the C4.5 algorithm, The results obtained from the study are able to see the predictive rule of students who have the potential to unilaterally quit college.
Keywords: students dropping out of college, Data Mining, C4.5 Algorithm
Abstrak
Mahasiswa  merupakan  panggilan  terhadap  seorang  pelajar  yang  telah  duduk  dibangku perguruan tinggi, sangat banyak penyebab mahasiswa memutuskan untuk berhenti mengikuti perkuliahan  secara  sepihak  yang  mengakibatkan  banyak  kerugian  yang  akan  dialami  pihak kampus,  mulai  dari  berkurangnya  kuantisas  kampus  dan  kualitas  kampus,  bertambahkan penumpukan  data  mahasiswa  yang  tidak  jelas  dan  akan  menyebabkan  dan  memperlambat kinerja pelaporan kampus, sehingga diperlukan prediksi mahasiswa yang berpotensi berhenti kuliah secara sepihak dengan melihat beberapa kriteria dan menggali informasi terhadap data mahasiswa  berpotensi  dengan  menerapkan  ilmu  data  mining  dan  melakukan  pendekatan terhadap  salah  satu  algoritma  pendekatan  klasifikasi  yaitu  algoritma  C4.5,  didapatkan  hasil dari  penelitian  mampu  melihat  rule  prediksi  terhadap  mahasiswa  yang  berpotensi  berhenti kuliah secara sepihak.
Kata Kunci: mahasiswa berhenti kuliah, Data Mining, Algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  gerbang  dari  masa  depan  bangsa  dan  negara, Pendidikan  merupakan  keharusan  yang  mutlak  dimiliki  oleh  anak  bangsa, pendidikan tidak mengenal usia, Pendidikan berfungsi untuk mendidik dalam menciptakan  generasi  yang  terarah  dalam  menggapai  impian,  cita-cita  dan turut  mendidik  disiplin,  etika  baik,  dan  cinta  terhadap  negara,  Pendidikan juga merupakan cerminan dari bangsa itu sendiri. Setiap individu diwajibkan mendapatkan Pendidikan minimal hingga jenjang sekolah menegah pertama atau  pun  sekolah  menengah  kejuruan  sebagai  syarat  sudah  terdidiknya tenaga kerja yang dapat bersaing dalam dunia kerja dan dunia usaha.[1]
Bangsa  yang  maju  merupakan  bangsa  yang  mampu  melakukan perubahan  baik  dalam  bidang  pembangunan  maupun  bidang  ekonomi,
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
generasi  muda  yang  terdidik  dan  memiliki  pendidikan  yang  tinggi  juga merupakan  asset  yang  sangat  berharga  bagi  negara  untuk  melanjutkan perjuangan  para  kaum  tua  yang  sudah  membesarkan  dan  membuat  bangsa Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  yang  terdaftar  sebagai  negara  yang berkembang.  Baik  buruknya  suatu  bangsa  dan  nasib  bangsa  Indonesia  juga ada pada generasi yang terdidik.
Pendidikan memiliki jenjang beraneka ragam mulai dari Sekolah Dasar (SD) yang ditempuh selama enam tahun dan biasanya usia anak bersekolah pada  taraf  6  -7  tahun,  sekolah  menengah  pertama  (SMP)  dan  sederajatnya, SMK dan SMA,MA dan pada tingkat selanjutnya yaitu Mahasiswa. Mahasiswa sendiri  merupakan  sebutan  untuk  orang-orang  yang  memilih  menempuh pendidikan  diatas  SMA,  SMK  sederajat  atau  sering  disebut  dengan  diatas rata-rata siswa yang sedang mengikuti Pendidikan perguruan tinggi[2].
Untuk menempuh perguruan tinggi sangat banyak memakan waktu dan terutama biaya yang cukup besar,  sangat banya masyarakat indonesia yang memilih  melanjutkan  pendidikan  demi  mendapat  gelar  ilmu  pengetahuan yang  mereka  minati  dan  sebagai  investasi  masa  depan  bagi  anak  bangsa, dalam disiplin ilmu perguruan tinggi mahasiswa dituntut agar lebih objektif dan  lebih  aktif  dalam  mencari  ilmu  secara  mandiri  dan  terpadu  sehingga Ketika  mahasiswa  lulus  dari  jenjang  Pendidikan  tinggi  menunjukan mahasiswa merupakan orang-orang yang sangat terlatih dan terdidik dalam aspek  ilmu  tertentu  dan  membuat  para  pengusaha,  instansi  pemerintahan, perusahaan besar, industri lebih memilih untuk mempekerjakan lulusan dari sebuah  perguruan  tinggi  dan  hal  itu  menjadi  alasan  utama  banyak masyarakat memilih untuk melanjutkan pendidikn kejenjang lebih tinggi.
Dari  banyaknya  masyarakat  yang  memilih  melanjutkan  Pendidikan tinggi  dan  tercatat  sebagai  mahasiswa  salah  satu  lembaga  pendidikan, banyak juga mahasiswa yang memilih berhenti secara sepihak dan  menarik diri  untuk  tidak  mengikuti  perkuliahan  sama  sekali  dikarenakan  beberapa faktor mulai dari mahasiswa tersebut mengalami masalah keluarga, masalah keuangan, masalah nilai, masalah kehadiran, bisa juga maslaah pribadi antara mahasiswa  dan  dosen  atau  staf  pengajar.  Berhentinya  mahasiswa  kuliah secara  sepihak  akan  memberikan  dampak  tersendiri  terhadap  kampus, terkadang mahasiswa yang berhenti kuliah secara sepihak akan berlangsung selama bertahun-tahun  dan sangat banyak juga membuat mahasiswa harus di drou  out atau  di  keluarkan  dari  kampus  atau  lebih  tepatnya  dari  data kampus yang menyatakan sebagai mahasiswa aktif menjadi mahasiswa non aktif.
Sangat  banyak  mahasiswa  yang  sudah  dinyatakan  non  aktif  dari kampus  dikarenakan  masa  berhenti  kuliah  sudah  sampai  dua  tahun  lebih, mahasiswa  yang  berhenti  secara  tiba-tiba  akan  menyebabkan  kampus kekurangan  kuantitas  dan  dapat  mempengaruhi  mahasiswa  lainnya  untuk ikut berhenti kuliah dan menyebabakan terjadinya troble  data  pada system pelaporan  dan  pengamatan  mahasiswa  khususnya  akan  membuat  sangat sulit pihak feeder kampus, pihak program studi dan terjadinya penumpukan
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
data  mahasiswa  yang  tidak  jelas.  Dan  tidak  jarang  pula  mahasiswa  yang sudah  berhenti  kuliah  dan  Namanya  sudah  dihapuskan  meminta  untuk Kembali  diizinkan  mengikuti  perkuliahan  kembali  sesuai  dengan  semester yang  telah  mereka  jalani,  hal  tersebut  membuat  pekerjaan  pihak  kampus semakin  banyak  dan  harus  menjalani  prosedur  yang  sangat  Panjang,  hal tersebut  juga  dianggap  merugikan  pihak  kampus  dan  prosedur  yang  telah dijalani.
Untuk itu perlu dilakukan pemantauan, prediksi dan evaluasi terhadap mahasiswa  yang  berpotensi  berhenti  kuliah  secara  sepihak    agar  dapat mengurangi tingkat berhentinya mahasiswa dalam masa perkuliahannya, hal tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  data  mining.  Data Minging  berfungsi  untuk  mencari  danmendapatkan  informasi  yang dibutuhkan  dari  berbagai  tumpukan  data  yang  banyak  secara komputerisasi[3].
Pada  penelitian  terhdahulu  penggunaan  data  mining  dalam  prediksi sudah  sangat  banyak  digunakan  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma pendekatan data mining yang berbeda, penelitian sebelumnya telah terbukti mampu  dalam  menyelesaikan  masalah  data  pada  prediksi  penjualan  pada toko  disuatu  daerah  tertentu,  data  mining  terhadap  prediksi  diagnose penyakit  jantung,  ginjal,  kanker  dan  berbagai  penyakit  lainnya  yang bertujuan  agar  dapat  ditangani  lebih  dini  dari  informasi  yang  diolah menggunakan  data  mining[4][5].  Algoritma  yang  digunakan  dalam  prediksi suatu data untuk mendapatkan satu innformasi biasanya peneliti  terdahulu seperti  algoritma  Apriori,  Assosiatoin  Rule,  Rought  Set,  C4.0,  C4.5,  Naïve Bayes dan lainnya. Pada penelitian ini peneliti menggunakan algoritma C4.5 untuk  melihat  kecenderungan  mahasiswa  terhadap  potensi  berhenti  kuliah secara sepihak dengan menggambarkan sebuah pohon keputusan atau yang lebih  dikenal  dengan decision  Tree dan  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu KDD atau knowledge Discovery in Database [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dalam  proses analisa dengan menggunakan teknik klasifikasi yang nantinya menghasilkan pohon  keputusan  yang  akan  membantu  dalam  hal  membaca  sebuah  situasi dan kondisi berdasarkan Analisa menggunakan algoritma C4.5 [7].
2.1. KDD ( Knowledge Discovery in Database ) KDD yaitu merupakan singkatan dari Knowledge  discovery in database yang  disebutkan  dengan  cara  menggali  data  dari  sebuah  tumpukan  data untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan, proses ini dilakukan dengan menggunakan  sistem  komputer,  dalam  proses  kdd  data  mining  sebagai berikut [8]:
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery Database (KDD)

## 2.1. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  dari  metode  klasifikasi  dimana algoritma ini pada keputusan akhir menggunakan decision tree atau sebuah pohon keputusan dari keputusan tersebut akan dibentuk sebuah cabang yang memperlihatkan hasil dari setiap perhitungan menggunakan algoritma C4.5, pohon keputusan tersebut yang akan menunjukn beberapa hubungan antara tiap  item  atribut  yang  tersembunyi,  model  pohon  keputusan  ini    biasa disebut dengan prediksi menggunakan struktur hirarki yang embentu sebuah pohon  yang  bukan  memiliki  daun  tetapi  dalam  bentuk  node.  penyelesaian mengunakan algoritma ini dilakukan beberapa tahapan berupa[9][10]:
a) Menyiapi  data  yang  akan  diuji  atau  biasanya  sering  disebut  dengan penyiapan data training dari data lama yaitu data atau histori yang sudah pernah  terjadi  sebelumnya  dengan  data  yang  baru  sebagai  bahan pertimbangand  dalam  pengambilan  keputusan  dari  tinjauan  data  yang pernah ada.
b) Menentukan akar dari sebuah pohon keputusan yang diambil dari mencari rumus  atau  nilai  Gain,  nilai  Gain  dapat  disimpulkan  jika  sudah mendapatkan  nilai Entropy sebelumnya, entropy didapatkan  dengan menggunakan rumusan berikut:
∑ (1) Keterangan:
S : himpunan dari sebuah kasus n : jumlah pi: nilai keseimbangan dari Si terhadap S
c) Mencari nilai Gain ∑ |  | | | (2)
Keterangan:
|  | : jumlah kasus pada ke-i | | : jumlah kasus dalam atribut S A   : Atribut n    : jumlah atribut A
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Lakukan  seluruhan  proses  mulai  dari  pengkelompokan  terhadap pemilihan  atribut  hasil,  pencarian  nilai entropy hingga  nilai  gain,  hingga keseluruhan data terpastisi.
e) Lakukan  pembentukan  pohon  keputusan  jika  sudah  mendapatkan  nilai gain .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  diambil  dari  kampus  Universitas  Budi  Darma terlihat  dari  data  mahasiswa  yang  masih  aktif  dan  mengikuti  perkuliahan dengan  beberapa  mahasiswa  yang  melakukan  berhenti  secara  sepihak menggunakan  Analisa  algoritma  C4.5  dimana  dikelompokan  dulu  setiap kriteria dengan hasil terlebih dahulu agar memudahkan dalam  perhitungan nilai entropy dan  gain  untuk  membuat  sebuah  pohon  keputusan  dan menghasilkan prediksi yang tepat. Berikut merupakan tahapan penyelesaian kasus.
Tabel 1. kasus lama data mahasiswa No Nama Npm Kelas Nilai Kehadiran Pembayaran Uang Kuliah (PKU) Status 1 Fahrul Rozi Iskandar 14110234 Sore Sedang  Jarang Hadir Tidak Lancar Tidak Aktif 2 Rasyid Arman 14110026 Pagi Rendah  Sering hadir Lancar Aktif 3 Bela Sari 14112120 Pagi Sedang  Sering Hadir Lancar Aktif 4 Bayu 14110131 Sore Rendah  Jarang Hadir Lancar Aktif 5 Fajri Nasution 14110055 Sore Rendah  Jarang Hadir Tidak Lancar Tidak Aktif 6 Pintauli 14110021 Pagi Rendah  Sering Hadir Tidak Lancar Tidak Aktif
7 Indri Dewi  14105611 Sore Tinggi Sering Hadir Tidak Lancar Aktif 8 Ali Rahmad Pohan 15001101 Pagi Tinggi Sering Hadir
Lancar
Aktif
9 Devi Afnita  15230002 Pagi Tinggi Sering Hadir
Lancar Aktif

## 3.1. Pembahasan
Pada pembahasan ini dilakukan perhitungan pengelompokan terhadap data dengan membuat tabel yang berisi node untuk pembentukan terhadap akar awal dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Pembentukan Akar Awal Node 1 No Keterangan Jumlah kasus (s) Aktif Tidak Aktif Entropy Gain 1 Total 9 6 3 0,918296 Nilai 0,251629 Rendah 4 2 2 1 Tinggi 3 3 0 0 Sedang 2 1 1 1 Kehadiran 0,178849 Jarang Hadir 3 1 2 0,918296 Sering Hadir 6 5 1 0,650022 Pembayara 0.83442
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Keterangan Jumlah kasus (s) Aktif Tidak Aktif Entropy Gain n Uang Kuliah (PKU) Lancar 5 5 0 0 Tidak Lancar 4 1 3 ,188721 a) Mencari Nilai Entropy ( )   ( ) 0.918296 ( )   ( ) 1 ( )   ( ) ( )   ( ) ( )   ( ) ( )   ( ) ( )   ( ) ( )   ( ) ,188721 b) Mencari Nilai Gain
(( )   ( )   ( )) =0,251629
(( )   ( ))
(( )   ( )) 0.83442
c) Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  awal  dibuat  berdasarkan  nilai  gain  tertinggi.  Nilai gain  tertinggi  ada  pada  tabel  miliki  oleh  pembayaran  uang  kuliah, sehingga pohon keputusan dapat dbentuk sebagai berikut ini:
Gambar 2. Pohon keputusan
PKU Aktif 1.1 ?
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Lakukan  perhitungan  Kembali  jika  masing-masing  node  dari  cabang tidak memiliki nilai keputusan atau entropy tidak bernilai 0 dari data pencarian nilai tertinggi terhadap gain.
Tabel 3. kasus yang belum mendapatkan nilai entropy No Nama Npm Kelas Nilai Kehadiran PKU Status 1 Fahrul Rozi Iskandar 14110234 Sore Sedang Jarang Hadir Tidak Lancar Tidak Aktif 2 Fajri Nasution 14110055 Sore Rendah Jarang Hadir Tidak Lancar Tidak Aktif 3 Pintauli 14110021 Pagi Rendah Sering Hadir Tidak Lancar Tidak Aktif 4 Indri Dewi 14105611 Sore Tinggi Sering Hadir Tidak Lancar Aktif Tabel 4. Pembentukan Akar Awal Node 1 No Keterangan Jumlah kasus (s) Aktif Tidak Aktif Entropy Gain 1 Pembayaran Uang Kuliah (PKU)- Tidak Lancar 4 1 3 0,811278 Nilai 0,811278 Rendah 2 0 2 0 Tinggi 1 1 0 0 Sedang 1 0 1 0 Kehadiran 0,764098 Jarang Hadir 2 0 2 0 Sering Hadir 2 1 1 1
Dari  hasil  nilai  Gain  tertinggi  terletak  pada  atribut  Nilai  yang membentuk pohon keputusan sebagai berikut ini:
Gambar 3. Pohon keputusan Node 1.1
PKU Aktif 1.1 Nilai Tidak Aktif Tidak Aktif Aktif
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. KESIMPULAN
Pada  pernyataan  diatas  menjelaskan  bahwa  hasil  keputusan  terhadap prediksi  tertinggi  yang  mempengaruhi  berhentinya  mahasiswa  secara sepihak  secara  sengaja  maupun  tidak  terdapat  penyebab  tertinggi berhentinya  mahasiswa  kuliah  secara  sepihak  dikarenakan  Pembayaran Uang  kuliah  yang  Tidak  Lancar  dan  memiliki  nilai  yang  Rendah,  peluang lainnya  ada  pada  nilai  yang  tergolong  biasa  saja  atau  sedang  tetap terpengaruh pada ketidak mampuan membayar uang kuliah.
Untuk  mengurangi  resiko  diatas  pihak  kampus  sudah  bisa  melakukan evaluasi  terhadap  penyebab  terjadinya  berkurangnya  jumlah  mahasiswa secara signifikas setiap tahunnya atau mahasiswa yang melakukan berhenti kuliah  secara  sepihak  dengan  cara  melakukan  pendekatan  dan  support terhadap mahasiswa dengan kebijakan manajemen dan startegi dan jaminan mutu  perguruan  tinggi  untuk  lebih  mengatur  terhadap  permasalahan tersebut untuk menghindari hal yang tidak di inginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sarnawi  M  Dasim,  “Implementasi  Pendidikan  Karakter  Dalam Pembelajaran  Sains  Di  Sekolah  Dasar  Universitas  Pendidikan Indonesia,” Thesis , pp. 78–95, 2012.
[2]  N.  Ilmianah  and  P.  Karakter,  “Penguatan  pendidikan  karakter  di  smk dalam era mea,” pp. 374–387, 2003.
[3]  D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,” Nat. Methods , vol. 7, no. 1, p. 34, 2010, doi: 10.1038/nmeth.f.284.
[4]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data Mining: Concepts and Techniques,” Data Min. Concepts Tech. , 2012, doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
[5]  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma Clustering  Dalam  Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan Menurut  Upaya  Antisipasi/  Mitigasi  Bencana  Alam  Menurut  Provinsi Dengan  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[6]  D.  P.  Utomo,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,”  vol.  4,  no.  April,  pp. 437–444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[7]  A.  Nugroho, Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  dengan Metodologi  Berorientasi  Objek ,  Edisi  Revi.  Bandung:  Informatika Bandung, 2005.
[8]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma C4.5  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),” J.  Media  Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[9]  R.  Rahim,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  “C4.5  Algorithm  To  Predict  The Impact  Of  The  Earthquake,”  no.  January,  pp.  2–8,  2017,  doi: 10.31227/osf.io/rbwmg.
[10]  H.  Widayu,  S.  Darma,  N.  Silalahi,  and  Mesran,  “Data  Mining  Untuk
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 359-367 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam Dengan  Algoritma  C4.5,” Issn  2548-8368 ,  vol.  Vol  1,  No,  no.  June,  p.  7, 2017, doi: 10.30865/mib.v1i2.323.
[11]  M. Muhamad, A. P. Windarto, and S. Suhada, “Penerapan Algoritma C4.5 Pada  Klasifikasi  Potensi  Siswa  Drop  Out,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–8,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1688.